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這兩本書分別來自詹氏 和旗標所出版 。
國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 羅元隆所指導 蔡啟文的 應用風洞實驗探討低矮建築物簡易風力計算式 （2021），提出組合公式關鍵因素是什麼，來自於風洞實驗、低矮建築物、建築耐風設計規範、等值橫風向風力。
而第二篇論文國立中央大學 生醫科學與工程學系 王孫崇所指導 黄玉的 中藥單方的適應症與其於中藥複方中的重要性之間的關係 （2020），提出因為有 人工智慧、卷積神經網絡、中藥單方、中藥複方的重點而找出了 組合公式的解答。
最後網站組合數公式 - 華人百科則補充：組合 數公式. 從n個不同元素中，任取m(m≤n)個元素並成一組，叫做從n個不同元素中取出m個元素的一個組合；從n個不同元素中取出m(m≤n)個元素的所有組合的個數，叫做從n ...
建築估價：工程數量計算編(二版)
為了解決組合公式 的問題，作者李健雄 這樣論述：
極速公式×變數工具×獨門心法 15招心法完攻數量計算 尺寸快取×5招 ◆ 包外總長扣除各柱寬 ◆ (A＋B)×2＝周邊長最大長寬法 ◆ 取用尺寸：大尺寸再扣除 ◆ 取用面積：取大面積再扣除 ◆ 簡易開口扣除法 速算方法×6招 ◆ 混凝土、模板同時列式法 ◆ 柱、樑鋼筋填表法 ◆ 牆、版單位面積法 ◆ 樓梯粉飾速算法 ◆ 外牆粉飾速算法 ◆ 窗玻璃速算法 估算要領×4招 ◆ 變數工具表 ◆ 依座標計算 ◆ 畫樑線（樑下牆板下牆判讀） ◆ 計算前準備工作
組合公式進入發燒排行的影片
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應用風洞實驗探討低矮建築物簡易風力計算式
為了解決組合公式 的問題，作者蔡啟文 這樣論述：
我國耐風設計規範及解說中的順風向風載重計算方式以陣風反應因子法為主，橫風向風載重及扭轉向風載重的計算方式則參考了日本規範AIJ 2012，採用以擬合風洞試驗結果的經驗式為主。由於一般低矮建築物不一定為風力控制，多為地震力控制。為了簡化低矮建築物的繁複計算過程，於規範第二章第十三節提供了針對特定範圍的低矮建築物的簡易風力計算式。然而，即便是簡易風力計算式也避免不了複雜的風力組合公式，因而再次陷入同樣的計算困擾。本研究參考最新版本的日本規範AIJ 2016以及國際認證規範ISO 4354:2009後發現，簡易風力計算式的公式經過了大幅度的修改，降低了風力以及風力組合式在計算上的繁複程度，採用等值
橫風向放大係數的方式直接加大順風向風力所造成之結構效應作為主要方法。為了要驗證此類方式是否適用於我國規範，本研究建立了多組不同高寬比4以下以及不同深寬比的建築物縮尺模型，採用風洞實驗模擬郊區地形氣流進行氣動力風壓量測實驗。在量取了模型表面風壓係數後，根據縮尺比例還原至實場並與建築物有限元素模型進行時間域歷時動力分析，驗證了風洞實驗結果與Tamura et al. (2014)、日本規範AIJ 2016、國際認證規範ISO 4354:2009所提出的等值橫風向放大係數的方式，並根據純量結構反應及向量結構反應研究結果，且經過等值橫風向簡易風力計算式檢核，提出一套適合我國耐風設計規範及解說低矮建築物
簡易風力計算式，最後提出我國規範如何融合目前條文內容及此方法原理的修正提案。
速查!數學大百科事典：127 個公式、定理、法則
為了解決組合公式 的問題，作者蔵本貴文 這樣論述：
[節省時間的數學公式定理速查手冊] AI 機器學習、自動駕駛、機器人、量子電腦等等都是現在經常聽到的詞彙，許多人紛紛投入這些深具未來性的當紅領域。從業者不僅僅是工程師，包括行銷或業務人員也都需要懂，至少數學邏輯觀念一定要足夠才行。 不過，當一般人打算重拾數學時，由於教科書的內容過於冗長，在學習上需要花不少時間，因此本書著重在重要的公式、定理、法則，讓讀者有效率的查閱，將以前學過以及職場上需要用到的數學快速複習。而且小編也會適時補充幫助理解。 此外，本書也適合高中生複習數學之用，省略冗長的推導過程，直接將公式定理等列出，並提醒重要觀念以及各數學主題之間的相關性。作
者在各單元也會納入一些商業、工程、影像處理、3D 動畫、AI 機器學習......等範例，讓讀者瞭解學習數學不是只會解題而已，還要知道如何應用。 本書亦考慮到讀者閱讀的舒適性，採用 17公分x23公分尺寸製作，版面要比坊間類似書籍為了節省成本用的 15公分x21公分來得大，文字易讀性自然提高許多，是本書貼心之處。 [各單元的架構] 本書將中學數學的各個主題獨立成單元來介紹。一開始會先對「通識學習」「工作應用」「升學考試」的重要姓分別給定 1~5 顆星的建議，星數越多就越重要。在 Point 框框內的內容是本單元快速查閱的重點整理，包括公式、定理、法則的說明，並於其後有較
詳細的解說。另外在 Business 區塊是本單元主題的應用領域舉例，可以幫助理解這些公式、定理可以用在哪些方面。 本書特色 ● 讓需要查閱數學公式的讀者能夠快速找到，並能有效率的複習。 ● 穿插數學在 AI 機器學習、工程與商業上的應用，讓讀者瞭解數學能如何用。 ● 依「通識學習」「工作應用」「升學考試」的重要性給定 1~5 星等級建議。
中藥單方的適應症與其於中藥複方中的重要性之間的關係
為了解決組合公式 的問題，作者黄玉 這樣論述：
人工智慧（或深度學習）自其復興和成熟以來，改變了許多生物醫學研究，甚至在五年前（2016至今）對相關研究的發展更加迅速。我們提議將應用在西藥的最先進深度學習技術擴展至中藥領域。因此，我們開發了卷積神經網絡（CNN）將中藥處方分類為對應的疾病。經過CNN訓練後，使用了來自國家衛生局保險數據庫中的報銷數據，CNN輸出以下內容的概率（稱為AI分數）對應給定輸入中草藥治療的疾病。為了更好地理解CNN的輸出以及中藥從多種草藥中合成配方的方式，我們從數百種中藥配方裡計算每個藥草的平均比例權重（稱為重要性分數）。結果顯示，AI分數和重要性分數之間的相關性表明中藥配方裡的藥草組合公式並非簡單加法（即線性）。